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    用于知识图谱的数据预处理方法及装置
    1.
    发明公开
    用于知识图谱的数据预处理方法及装置 无效

    公开(公告)号：CN111309823A

    公开(公告)日：2020-06-19

    申请号：CN202010089110.5

    申请日：2020-02-12

    Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

    Inventor： 巢林林 ,  何建杉 ,  王太峰 ,  褚崴

    IPC: G06F16/28 ,  G06F16/36 ,  G06N3/02

    Abstract: 本说明书实施例提供一种用于知识图谱的数据预处理方法和装置，在确定知识图谱中的节点及连接关系类别的向量表达时，以三元组中首节点对应的第一节点向量与首节点和尾节点之间的连接关系类别对应的第一关系向量的哈达玛积融合得到中间向量，并将中间向量与尾节点对应的第二节点向量的距离作为参考评价指标，基于对正负样本在参考评价指标上的取值的调整，更新相应的节点向量及关系向量。这种方式在节约参数的基础上，能够同时表达诸如对称关系、相反关系、组合关系等常见关联关系，提升知识图谱的表达能力。

    一种知识图谱的表示学习方法和系统
    4.
    发明公开
    一种知识图谱的表示学习方法和系统 无效

    公开(公告)号：CN114610899A

    公开(公告)日：2022-06-10

    申请号：CN202210222332.9

    申请日：2022-03-07

    Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

    Inventor： 巢林林 ,  王太峰 ,  褚崴

    IPC: G06F16/36 ,  G06F16/901

    Abstract: 本说明书涉及图数据处理领域，特别涉及一种知识图谱的表示学习方法和系统。该方法包括进行一轮或多轮迭代更新，以获得知识图谱中节点和/或边的向量表示，其中一轮迭代更新包括：基于所述知识图谱中的一个或多个三元组，获取一个或多个正样本；基于知识图谱中不存在的一个或多个三元组，获取一个或多个负样本；基于各样本中的向量表示确定各样本对应的预测值；确定损失函数值，所述损失函数值反映各样本对应的预测值与其标签值的差异；调整样本中节点的第一向量表示、边的向量表示以及所述字典矩阵中的元素，以减小各样本对应的预测值与其标签值的差异。

    CTC模型的训练方法和数据处理方法、装置及存储介质
    5.
    发明公开
    CTC模型的训练方法和数据处理方法、装置及存储介质 无效

    公开(公告)号：CN111340117A

    公开(公告)日：2020-06-26

    申请号：CN202010124513.9

    申请日：2020-02-27

    Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

    Inventor： 巢林林 ,  陈景东 ,  褚崴

    IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

    Abstract: 本说明书涉及一种联结主义时间分类(CTC)模型的训练方法和装置，在该方法中，将特征向量分别输入第一全连接层和第二全连接层；确定特征向量和标签序列的联合表示向量后输入第三全连接层；然后，CTC损失层根据各层输出的归一化结果确定标签序列的似然分布和空白字符先验分布，从而确定本次训练的梯度值，完成一次训练。本说明书还提供了基于上述CTC模型的数据处理方法和装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

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